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我觉得 reshape::melt() 之後再做点字串处理蛮直觉的。 txt <- "ID,Food A,Food B,Food C,Food E C146,,,,3肠 B287,,,,10肠 C140,,4大肠,,4肠 C133,,,1胃, C132,1肠,,, B305,,,1肠, C112,,2肠,,1胃 C120,,,,1肠 C128,,,,1肠" dt0 <- read.csv(textConnection(txt)) library(reshape) dt1 <- melt(dt0, id = c("ID"), variable_name = "Food type") dt1$value <- as.character(dt1$value) dt1 <- subset(dt1, value != "") dt1$Amount <- as.numeric(gsub("^([0-9]+)(.+)$", "\\1", dt1$value)) dt1$Location <- as.factor(gsub("^([0-9]+)(.+)$", "\\2", dt1$value)) dt2 <- dt1[sort(dt1$ID), ] dt2 为所求。 ※ 引述《helixc (@_2;)》之铭言: : [软体熟悉度]:新手+入门 : [问题叙述]: : 手上有一笔某蛙类的解剖资料,想要分析食性。 : 纪录的时候会长这样: : ID,Food A,Food B,Food C,Food E : C146,,,,3肠 : B287,,,,10肠 : C140,,,,4肠 : C133,,,1肠, : C132,1肠,,, : B305,,,1肠, : C112,,2肠,,1肠 : C120,,,,1肠 : C128,,,,1肠 : 想要整理成这样的资料: : ID, Food type, Amount, Location : C146, E, 3, 肠 : B287, E, 10, 肠 : C140, E, 4, 肠 : C133, C, 1, 肠 : 目前我知道怎麽用tidyr::gather()整理资料, : 但目前想不到要怎麽把混在一起的数字和文字分开。 : 因为数量不一定都是一位数的数字,位置也会有两个字的状况, : 纯粹把资料当成文字硬去抽取特定位置没办法解决这个问题。 : 资料量不大,其实可以用Excel做, : 但我在Excel就是用left()和right()抽取最常见的位数, : 再用工人智慧去检核。理论上在R应该有更人工智慧(?)的方法? --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 122.117.37.172
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1436523630.A.358.html ※ 编辑: andrew43 (122.117.37.172), 07/10/2015 18:23:08
1F:推 helixc: 好多新函式要学,感谢 07/10 20:16
2F:推 leo0650: gsub() 中的regular expression应用,对於非正规化资料 07/11 18:37
3F:→ leo0650: 的清整是非常强大的工具,可利用简单的规则式子取得想要 07/11 18:37
4F:→ leo0650: 的结果 07/11 18:37







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